Factorization Machines 学习笔记（一）预测任务

  最近学习了一种叫做 Factorization Machines(简称 FM)的算法,它可对任意的实值向量进行预测.其主要优点包括: 1) 可用于高度稀疏数据场景:2) 具有线性的计算复杂度.本文将对 FM 框架进行简单介绍,并对其训练算法 - 随机梯度下降(SGD)法和交替最小二乘(ALS)法进行详细推导. 相关链接: (一)预测任务 (二)模型方程 (三)回归和分类 (四)学习算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/d

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Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主

body { font-family: Microsoft YaHei UI,"Microsoft YaHei", Georgia,Helvetica,Arial,sans-serif,宋体, PMingLiU,serif; font-size: 10.5pt; line-height: 1.5; } html, body { } h1 { font-size:1.5em; font-weight:bold; } h2 { font-size:1.4em; font-weight:bo

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 4)阅读本文需要机器学习.计算机视觉.神经网络等等基础(如果没有也没关系了,没

这篇将会介绍装饰者模式(Decorator Pattern),装饰者模式也称为包装模式(Wrapper Pattern),结构型模式之一,其使用一种对客户端透明的方式来动态的扩展对象的功能,同时它也是继承关系的一种替代方案之一,但比继承更加灵活.在现实生活中也可以看到很多装饰者模式的例子,或者可以大胆的说装饰者模式无处不在,就拿一件东西来说,可以给它披上无数层不一样的外壳,但是这件东西还是这件东西,外壳不过是用来扩展这个东西的功能而已,这就是装饰者模式,装饰者的这个角色也许各不相同但是被装饰的对

一.通过网络发送数据,大致可以分为面向有连接与面向无连接两种类型: 1.面向无连接型包括以太网. IP.UDP等协议. 2. 面向有连接 型包括ATM.帧中继.TCP等 协议. 通过一张图了解一下: 面向有连接型 面向有连接型中,在发送数据之前,需要在收发主机之间连接一条通信线路 面向有连接型就好比人们平常打电话,输入完对方电话号码拨出之后,只有 对端拿起电话才能真正通话,通话结束后将电话机扣上就如同切断电源.因此在 面向有连接的方式下,必须在通信传输前后,专门进行建立和断开连接的处理.如果与对

是一篇综述性质的ppt. 主要内容: 对搜索中的广告点击预测,总结学术界的研究成果. 搜索广告主要展示位为:1. 搜索结果页面最上侧:2. 搜索结果右侧. 研究意义:广告点击次数直接影响收入 问题抽象:对于某个query q,和某个广告ad,预测用户对它们的点击率. 具体内容: 1. 最简单的点击模型:通过点击次数来预测,计算公式为 P = #count of clicks / #count of impressions(展现) 缺点:点击受到用户浏览行为的影响:对于长尾query和ad,存在冷